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Dado oficial do INPI

MÉTODOS PARA TREINAMENTO DE UMA REDE NEURAL E PARA DETECÇÃO DE ANOMALIAS EM UM PRODUTO DE MANUFATURA, SISTEMA DE INSPEÇÃO PARA DETECÇÃO DE ANOMALIAS EM UM PRODUTO DE MANUFATURA, E, MÍDIA LEGÍVEL POR COMPUTADOR NÃO TRANSITÓRIA

PublicadaPatente de Invenção

Dados do pedido

Número

102023015958

Tipo

Patente de Invenção

Depósito

08/08/2023

Publicação

18/02/2025

Andamento no INPI

  1. Depósito08/08/23
  2. Publicação18/02/25
  3. Exame
  4. Deferimento
  5. Concessão
  6. Em vigor

Pedido publicado na RPI em 18/02/2025 e já visível a qualquer interessado. Segue para o exame técnico do INPI.

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Última movimentação publicada pelo INPI: 18/02/2025. Atualizamos a cada nova RPI, publicada semanalmente.

Depositantes e inventores

Depositantes

SAMSUNG ELETRÔNICA DA AMAZÔNIA LTDA.

SP, BR

U. C. (pessoa física)

SP, BR

Ver toda a carteira desta empresa

Inventores

A. R. (pessoa física)

BR

A. A. (pessoa física)

BR

G. V. (pessoa física)

BR

G. O. (pessoa física)

BR

G. C. (pessoa física)

BR

J. N. (pessoa física)

BR

J. P. (pessoa física)

BR

L. F. (pessoa física)

BR

M. A. (pessoa física)

BR

R. A. (pessoa física)

BR

Y. I. (pessoa física)

BR

Dados técnicos

Classificação IPC

Resumo técnico

MÉTODOS PARA TREINAMENTO DE UMA REDE NEURAL E PARA DETECÇÃO DE ANOMALIAS EM UM PRODUTO DE MANUFATURA, SISTEMA DE INSPEÇÃO PARA DETECÇÃO DE ANOMALIAS EM UM PRODUTO DE MANUFATURA, E, MÍDIA LEGÍVEL POR COMPUTADOR NÃO TRANSITÓRIA. A presente invenção se refere a um método para treinamento de uma rede neural para detecção de anomalias em um produto de manufatura que compreende: obter um conjunto de dados que inclui múltiplas imagens de produto de manufatura e arquivos de a notação com coordenadas de regiões anômalas predeterminadas em cada imagem de produto de manufatura; selecionar um conjunto de consulta de teste e um conjunto de suporte de imagens a partir dos múltiplos conjuntos de dados para treinar um modelo de deep learning, em que o conjunto de suporte de imagens compreende pares de imagens de referência e cada par compreende imagens de produto de manufatura anômalo e não anômalo; inserir o conjunto de consulta de teste em um modelo de deep learning para inferir um escore de similaridade com base na distância de similaridade entre pares de imagens de referência do conjunto de suporte com base nos arquivos de anotação; e ajustar os parâmetros do modelo de deep learning por meio de um modelo com base no escore de similaridade. A presente invenção também se refere a um método e a um sistema de inspeção para detecção de anomalias em um produto de manufatura.

Histórico de despachos

Publicações na Revista da Propriedade Industrial (RPI).

Publicação do pedido de patente

#3.1

18/02/2025

RPI 2824

Pedido de patente depositado

#2.1

19/09/2023

RPI 2750

Requerimento de pedido de patente

#2.10

Número de Protocolo '870230070037' em 08/08/2023 17:02 (WB)

22/08/2023

RPI 2746

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